चेतावनी: गैर-पूर्णांक # एक द्विपक्षीय glm में विफलता! (सर्वेक्षण पैकेज)

Question

मैं प्रोपेसिटी स्कोर बनाने के लिए twang पैकेज का उपयोग कर रहा हूं, जिसका उपयोग survey::svyglm का उपयोग करके एक द्विपदीय ग्लैम में वजन के रूप में किया जाता है।

pscore <- ps(ppci ~ var1+var2+.........., data=dt....) 

dt$w <- get.weights(pscore, stop.method="es.mean") 

design.ps <- svydesign(ids=~1, weights=~w, data=dt,) 

glm1 <- svyglm(m30 ~ ppci, design=design.ps,family=binomial) 

यह निम्न चेतावनी का उत्पादन: कोड कुछ इस तरह दिखता

Warning message: 
    In eval(expr, envir, enclos) : non-integer #successes in a binomial glm! 

किसी को भी पता है मैं गलत क्या कर रहा जा सकता है?

मुझे यकीन नहीं था कि यह संदेश आँकड़े पर बेहतर होगा। लेकिन, शेष राशि पर मैंने सोचा कि मैं पहले यहां कोशिश करूंगा।

Answer 1

कुछ भी गलत नहीं है, glm केवल द्विपक्षीय (और पोइसन) मॉडल निर्दिष्ट करने की बात आती है। यह चेतावनी देता है कि क्या यह पता चलता है कि नहीं। परीक्षणों या सफलताओं का गैर-अभिन्न अंग है, लेकिन यह आगे बढ़ता है और मॉडल को वैसे भी फिट करता है। अगर आप चेतावनी को दबाना चाहते हैं (और आप सुनिश्चित हैं कि यह कोई समस्या नहीं है), तो इसके बजाय family=quasibinomial का उपयोग करें।

Answer 2

गलत कुछ भी नहीं है, computationally, लेकिन सांख्यिकीय आप कुछ है कि ज्यादा समझ में आता है काम नहीं कर रही। ऐसे मामले में, संभवतः एक मजबूत प्रतिगमन विधि का उपयोग करना बेहतर होता है, जो आम तौर पर आनुपातिक प्रतिक्रिया डेटा के लिए एक अच्छा विचार है यदि आपके डेटा में बिल्कुल 1 या बिल्कुल 0 के साथ इकाइयां शामिल हैं।

Answer 3

क्षमा करें, लेकिन यह अधिक मजबूत है यह समझ में आता है कि यदि अंतर्निहित तंत्र एक अतिव्यापी द्विपदीय मॉडल है, तो मानक एरोर का अनुमान लगाने पर अतिव्यापी द्विपदीय इसके लिए जिम्मेदार होगा। इसलिए, आपको बेहतर कवरेज मिलेगा, भले ही बिंदु अनुमान समान हों।